自動運転の行きつく先はヒト型ロボット? 自動運転技術×AIの未来を訊く

近い未来に実現が期待されている完全自動運転。センサーの活用や高精細地図の作成などさまざまなアプローチが存在する中、近年ではAI主導の自動運転が注目されている。この技術革新は私たちの生活や社会をどう変えていくのか。将棋AI「Ponanza」の開発でその名を馳せ、現在はAIによる自動運転技術開発に取り組むTuring株式会社（以下、チューリング）CEO・山本 一成氏に、最新動向から未来への展望まで話を聞いた。

― まず、自動運転技術の現在地から教えてください。近年、業界ではどのような変化が起きているのでしょうか。

自動運転技術の開発は、2010年頃から本格化しました。当初はセンサー、そして高精度マップを使ったルールベースのアプローチが主流でした。

ルールベースとは、運転における「こうしたケースではこう動く」というルールを一つひとつ記述し、その通りに動かす地道なアプローチです。しかし現実の道路は、予期せぬ歩行者の飛び出し、複雑な交通標識、対向車の曖昧な挙動など、ルール化できない「例外」で溢れています。運転者が直面するあらゆる状況を逐一書き出していこうとしても、現実世界の複雑さには到底追い付けないため、なかなか自動運転を実現するには至りませんでした。

―  エンドツーエンドのアプローチは、従来のルールベースの発展形というわけではなく、全く異なるものなのでしょうか。

従来の工学は「要素還元主義」という考え方で、複雑なものをモジュール（機能ごとのまとまり）に分解し、各モジュールをそれぞれで最適化して最後に合成するという手法でした。例えば自動車なら、エンジンを作る会社や内装を手掛ける会社があって、各会社でそれぞれを最適化して、最後にそれらを組み合わせると完成となります。ルールベースによる自動運転も、あらゆる状況ごとに最適解を設定して組み合わせるという点で、この考え方に似ています。 

しかし、エンドツーエンドは「複雑なものを複雑なまま扱う」という、従来とは全く異なるアプローチになります。数億、時として数兆のパラメーターを持つニューラルネットワーク（人間の脳の働きを模倣した機械学習モデル）で、物事をそのまま処理する。私は、完全自動運転を実現することができるのは、このアプローチだけだと考えています。

― 日本でも、ルールベースによる自動運転レベル4（無人運転可能）相当の実証実験が各地で進んでいます。順当に進めばやがて、レベル５の完全自動運転を実現できるように思えますが。

その「レベル」という言葉が、実は一つの誤解を生んでいます。自動運転レベルは、技術的な難易度というよりは、事故が起きた際の「責任の所在」を重要視して定義されています。もちろん責任の所在は重要ですが、技術の先進性とは必ずしも一致しません。

自動運転レベル4は「特定の条件下であれば、ドライバーの介入なしに全ての運転をシステムが行う（その責任はシステムが負う）」というものですが、極端な話、特定の短いルートを低速で走るだけのバスでも、レベル4の条件を満たすことは可能です。しかしその技術を応用して、あらゆる道を自由自在に走れるレベル5の完全自動運転車が作れるわけではない。飛行機を作り続けて、どんなに技術力が上がっても、飛行機がロケットにはならないのと同じです。初めからレベル5を目指さなければ、レベル5の自動運転車は作れない。チューリングでもレベル2の自動運転をクリアした後、レベル３や４を目指そうとはせず、レベル５に挑戦しています。

―  チューリングは、具体的にどのようなアプローチで完全自動運転を目指しているのでしょうか。

―  AIの「身体」となる車体や、車に搭載する各種ソリューションも重要になってきそうです。

― 完全自動運転が実現したら、人々のライフスタイルはどのように変化すると考えていますか。

一例ですが、車の“乗り捨て”が当たり前になるのではないかと思っています。例えば私は登山が趣味なのですが、登山口と下山口が違うことがよくあります。いまは誰かに迎えに来てもらうか、公共交通機関を使うしかない。しかし完全自動運転が実現すれば、登山口で車を“乗り捨て”、下山したら自分の車が迎えに来てくれる……そんなことが当たり前になるでしょう。

車とのコミュニケーションも変わります。スマートフォンのアプリで操作するのではなく、「〇〇まで迎えに来て」と、まるで人と話すように言葉で指示するのが主流になるはずです。

― 私たちの社会はどう変わるのでしょうか。

―  ヒューマノイドですか。

完全自動運転技術を開発する会社は、必然的にヒューマノイド開発を目指すことになると思います。必要な技術は同じだからです。カメラなどで周辺状況を認識し、それに基づいて動作を決定し、物理的なアクションを起こし、その結果をフィードバックとして受け取り、人間とコミュニケーションする。AIによる自動運転もヒューマノイドも、この一連の流れは全く同じです。

ヒューマノイドはいずれ、自動車を超える巨大産業になるかもしれません。そして人間の仕事は、やがてヒューマノイドが肩代わりしてくれるようになっていくと私は考えています。しかし、このままだとこの分野で日本は取り残されてしまうという危機感も抱いています。

― なぜ、日本はこの流れに追いつけていないのでしょうか。

日本の自動車産業は世界有数ですし、ハードウエアの技術においては本当に素晴らしいものがあります。しかし前述の通り、AIという分野では従来の工学における要素還元主義的な考え方が通用しないので、AIを経営課題として捉え、変革を主導できるリーダーシップを持つ人材があまりいないのではないかと思います。

自動運転に挑戦する多くの海外企業は、すでにこの分野に数千億円、数兆円規模の開発費を投じています。特に先行する企業ではAI学習用のデータセンターを構築し、一流のエンジニアを、仕事に専念できる素晴らしい環境に配置しています。しかし、日本でそうした投資判断をできる人は多くありません。その結果、AIエンジニアの活躍や成長の場が限られてしまっていると感じています。

日本にも優秀なAIエンジニアはたくさんいます。しかし、彼らの才能を刺激できる挑戦的な課題と、成長のための良い環境が圧倒的に不足しています。良い課題と良いフィールドがなければ、才能は開花しません。

私はチューリングの事業を通じて、完全自動運転の実現という大きな技術的成功が日本でも達成できることを証明したいと思っています。ビジネスとしてこの巨大な課題に挑み、それと同時に、才能あるエンジニアに良い課題と環境を提供していきます。その先に、日本が再び技術で世界をリードする未来をつくっていきたいですね。